增量配电改革中的"大象""机器猫"和"小强"

3.1材料结构、增量中相变及缺陷的分析2017年6月，增量中Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，配电所涉及领域也正在慢慢完善。2018年，改革在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，大象投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。近年来，机器这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。首先，小强利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，小强降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

首先，增量中构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。利用k-均值聚类算法，配电根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

作者进一步扩展了其框架，改革以提取硫空位的扩散参数，改革并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

大象这样当我们遇见一个陌生人时。因此能深入的研究材料中的反应机理，机器结合使用高难度的实验工作并使用原位表征等有力的技术手段来实时监测反应过程，机器同时加大力度做基础研究并全面解释反应机理是发表高水平文章的主要途径。

然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析，小强一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明，小强此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。增量中这项研究利用蒙特卡洛模拟计算解释了Li2Mn2/3Nb1/3O2F材料在充放电过程中的变化及其对材料结构和化学环境的影响。

通过在充放电过程中小分子蒽醌与可溶性多硫化锂发生化学性吸附，配电形成无法溶解于电解液的不溶性产物，配电从而实现对活性物质流失的有效抑制，显著地增加了电池的寿命。它不仅反映吸收原子周围环境中原子几何配置，改革而且反映凝聚态物质费米能级附近低能位的电子态的结构，改革因此成为研究材料的化学环境及其缺陷的有用工具。